Distribute different tasks to different types of compute resources
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- r
- Área
- distributed-systems, hpc
Línea de trabajo
Comienza con el punto de entrada future_lapply() y los ejemplos de plans() del issue, y después compara la discusión sobre ordinary-futures enlazada desde el informe. El trabajo estará terminado cuando una sola llamada pueda distribuir distintos elementos entre los planes multicore y batchtools_slurm mostrados en el ejemplo, incluido el caso de SGE.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Migrated from HenrikBengtsson/future#181, would support wlandau-lilly/drake#169. I would like to have multiple heterogeneous plans()'s and distribute different tasks to different plan()s.
library(future.batchtools)
plans <- list(plan1 = plan(multicore), plan2 = plan(batchtools_slurm(...)))
which_plans <- rep(c("plan1", "plan2"), each = 5)
future_lapply(
X = 1:10,
FUN = sqrt,
plans = plans,
which_plans = which_plans
)
I tried with ordinary futures outside of future_lapply(), but the distributed parallelism on SGE did not work.
- Lenguaje dominante
- R
- Estrellas
- 218
- Forks
- 20
- Merge medio
- 2 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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